自动化系*随钻工况智能诊断预警优化系统*询价采购（***********）

购置原因

随钻智能诊断与决策优化是钻井过程协同优化与智能决策系统的核心。随钻工况智能诊断预警优化系统通过实时监测摩阻、扭矩、泵压等参数的变化，并结合水力学、摩阻扭矩等物理模型，能实时识别井下复杂情况并发出预警。基于物理模型或机器学习模型，通过多目标优化算法，为钻压、转速、排量等关键参数推荐最优值或范围，让钻井始终运行在高效区间。

本课题组目前尚无随钻智能诊断决策相关的机理模型、数据驱动模型等研究基础和现场应用数据，通过购置这套随钻工况智能诊断预警优化系统，能够利用该系统提供的模型、算法和数据为基础，支撑课题组在控压钻井过程协同优化与智能决策系统、基于智能钻机的钻井全流程自主闭环控制、钻井过程数字孪生系统等方向的软硬件开发、仿真测试与现场应用，对钻机自动化与智能化、智能控压钻井等课题的后续基础理论研究具备重要支撑意义。

经费预算

******.**元

技术指标

*）系统登陆：提供软件登录界面，支持用户自定义配置数据库连接；

*）系统首页：提供设计后的系统首页界面，支持用户选择历史井或实时作业井进行随钻诊断与决策优化应用；

*）模型参数配置：对系统水力学、摩阻扭矩等计算模型，提供基础参数配置功能，同时支持用户自定义配置钻井液密度、泥浆动切力、孔隙压力等井场施工参数；

*）随钻监测：对接采集到的井场实时录井数据，开发钻井通用横道图模块，可视化展示实时录井数据，并提供图形配置功能，支持自定义绑定显示参数，支持时间域、深度域两种绘图形式；

*）诊断预警：基于摩阻扭矩以及水力模型，通过摩擦系数、泵压的变化，实时识别井下可能存在的复杂情况。通过相关方法，实现摩擦系数、泵压变化异常的及时判别，并做出相应风险预警提示；

*）随钻优化：基于物理模型或者数据驱动的机器学习模型，或二者结合，对在钻井或待钻井，通过多目标优化算法，给出合理和高效的作业参数推荐值或范围，如钻压、转速、排量等。

询价小组意见

询价小组意见：经讨论，决定拟选用北京雅丹石油技术开发有限公司，报价******.**元。

询价小组成员：徐宝昌，岳元龙，李康

质疑方式

询价结果公示期为三天，公示期间如有疑问，请致电************。